四、图像像素读写操作-编程知识

四、图像像素读写操作

一、图像像素读写——头文件

在项目的头文件中，右击添加，新建项
在这里插入图片描述
创建用于对图像显示进行操作的头文件，我这边是pixel_operate.h

该头文件声明了一个Pixel类(class Pixel)，该类下面声明一个函数(void pixel_operate(Mat &image))

pixel_operate.h头文件内容如下：

#pragma once#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;class Pixel {public:void pixel_operate(Mat& image);
};

二、图像像素读写——函数实现

在项目的源文件中，右击添加，新建项
在这里插入图片描述

例如我的是pixel.cpp，该文件用于实现图像像素读写操作函数(pixel_operate函数)
在这里插入图片描述
之前自己写了一个头文件，先导入刚才的头文件，#include"pixel_operate.h"
然后对定义的函数声明(void pixel_operate(Mat& image);)进行实现
实现方式：类名::函数

Ⅰ，遍历的方式进行图像像素读写

#include"pixel_operate.h"，导入头文件
void Pixel::pixel_operate(Mat& image)，具体实现通过遍历对图像像素读写的函数
int h = image.rows;，行是高
int w = image.cols;，列是宽
image.channels();，获取传入图片的通道数

单通道灰度图处理：
image.at<uchar>(row, col);
获取图片的像素通过图片对象.at方法操作
图片的每个像素都是字符类型的，通过uchar进行储存
因为要输出显示，故通过int yy = image.at<uchar>(row, col);将字符类型转换为int类型

image.at<uchar>(row, col) = 255 - yy;，为了对图片像素操作效果明显，这里取反

三通道彩色图处理：
image.at<Vec3b>(row, col);，通过Vec3b一次性存储三颜色通道的像素点值
image.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - bgr[0];，因为是三颜色通道，为了对像素操作显示效果明显，也取反，其他通道也类似

显示图片：
namedWindow("pixel_operate", WINDOW_FREERATIO);，定义一个窗口名叫hjj，自适应缩放
imshow("pixel_operate", image);，显示即可

#include"pixel_operate.h"void Pixel::pixel_operate(Mat& image) {int h = image.rows;int w = image.cols;int dims = image.channels();for (int row = 0; row < h; row++) {for (int col = 0; col < w; col++) {if (dims == 1) {//灰度图int yy = image.at<uchar>(row, col);image.at<uchar>(row, col) = 255 - yy;//为了对图片像素操作效果明显，这里取反}if (dims == 3) {//彩色图Vec3b bgr = image.at<Vec3b>(row, col);image.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - bgr[0];image.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - bgr[1];image.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - bgr[2];}}}namedWindow("pixel_operate", WINDOW_FREERATIO);imshow("pixel_operate", image);}

效果图如下：
这边是原图，右边是通过对原图的所有图像像素取反之后的图像
在这里插入图片描述

Ⅱ，指针的方式进行图像像素读写

#include"pixel_operate.h"，导入头文件
uchar* current_row = image.ptr<uchar>(row);，获取当前行的指针，因为图片数据是uchar类型的，故定义的指针也应该是uchar类型

#include"pixel_operate.h"void Pixel::pixel_operate(Mat& image) {int h = image.rows;int w = image.cols;int dims = image.channels();for (int row = 0; row < h; row++) {uchar* current_row = image.ptr<uchar>(row);for (int col = 0; col < w; col++) {if (dims == 1) {int yy = *current_row;*current_row++ = 255 - yy;}if (dims == 3) {//三颜色通道，深度方向移动*current_row++ = 255 - *current_row;*current_row++ = 255 - *current_row;*current_row++ = 255 - *current_row;}}}namedWindow("pixel_operate", WINDOW_FREERATIO);imshow("pixel_operate", image);}

效果图如下：
这边是原图，右边是通过对原图的所有图像像素取反之后的图像
在这里插入图片描述

三、图像像素读写——主函数调用

在项目的源文件中，右击添加，新建项
在这里插入图片描述
例如我的是main.cpp，程序的主函数，用于调用图像像素读写函数

#include"pixel_operate.h"，导入头文件
Pixel yy;，定义图像像素读写函数对象
yy.pixel_operate(src);，调用已实现的图像像素读写函数

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include "pixel_operate.h"using namespace cv;
using namespace std;int main(int argc, char** argv) {Mat src = cv::imread("E:/C++_workspace/beyond.jpg", IMREAD_COLOR);if (src.empty()) {printf("load image is false...\n");return -1;}namedWindow("yanyu",WINDOW_FREERATIO);imshow("yanyu", src);Pixel yy;yy.pixel_operate(src);waitKey(0);destroyAllWindows();return 0;
}